DeFiにおける自律エージェント：AIによる金融の再構築

OKX Ventures は最近、「DeFi を再形成する自律エージェント」をテーマにしたオンライン共有セッション (Twitter スペース) を開催し、Web3 で最もエキサイティングな交差点の 1 つである DeFi 自律エージェントの台頭について掘り下げました。

この議論は、AIチャットボットの初期の概念的な熱狂を超え、核心的な問いに直接的に焦点を合わせました。自律型エージェントはどのようにして真の価値を創造し、リスクを管理し、分散型金融におけるユーザーエクスペリエンスを根本的に変革できるのでしょうか？開発者から直接洞察を得るため、エージェンティックファイナンスの未来を形作るために尽力している業界の先駆者4名を招待しました。

カンブリアンネットワークのCEO兼創設者サム

アルマナックのCEO兼創設者、ネオ

ギザのCEO兼創設者レンチ

マキナのプロダクトリーダー、コリン

AMA概要:

AIはDeFiの漸進的な改善ではなく、パラダイムシフトです。AIの目標は、DeFiを現在の複雑で製品中心のモデルから、シンプルでユーザー中心のパーソナライズされたサービスへと変革することです。最終的には、ユーザーの金融目標は、高度な技術的知識を必要とせずに自律的に達成できるようになります。
AIの明確な役割分担：「オンチェーンのハンド」ではなく「オフチェーンの頭脳」。現在、DeFiにおけるAIの役割は極めて限定的です。AIは主に「オフチェーンの頭脳」として機能し、複雑な推論、データ分析、ユーザーの意図の解釈、そして決定論的かつ検証可能な戦略コードの生成を行います。AI自体はオンチェーンの資金に直接アクセスしたり管理したりすることはありません。最終的な実行は、従来の金融システムと同様の監査可能なロジックに基づいています。
安全第一：「人間による監視＋技術的ガードレール」の組み合わせを通じてリスクを管理します。制御不能なAIに対するユーザーの懸念に対処するため、安全性とリスク管理を最優先にする必要があります。AIの運用は、人間のリスク管理者が事前に設定したコードで強制される「ガードレール」の範囲内で行われ、生成されるポリシーコードは人間によって完全に監査および検証可能であることが基本アプローチです。これにより、AIの意思決定が制御可能かつ追跡可能になります。
2種類の顧客にサービスを提供しています。機関投資家の効率向上と個人投資家の参入障壁の低減です。この製品は機関投資家と個人投資家の両方を対象としていますが、その方法は異なります。ヘッジファンドやDAOなどの機関投資家は、AIを活用して戦略策定と運用にかかるコストと時間を大幅に削減します。個人投資家にとっての目標は「徹底的な抽象化」であり、DeFiの複雑さをすべて隠蔽することです。ユーザーは「安定した収入を得たい」といったシンプルな財務目標を提示するだけで、あとはエージェントが処理します。
エコシステムの相乗効果：アプリケーション層とインフラ層は共に発展します。エージェント型DeFiの実現には、包括的なエコシステムが必要です。これには、GizaやAlmanakのようなユーザー向け戦略アプリケーション層だけでなく、安全なクロスチェーン実行環境を提供するMakinaのような「レール/決済」層、そしてエージェントに信頼性と検証性を備えたデータの「燃料」を提供するCambrian Networkのようなインフラ層も含まれます。
究極の目標は、プロフェッショナルな金融戦略を民主化することです。AIエージェントを活用することで、従来の金融システムにおける複雑な定量戦略へのアクセスを阻んできた障壁を打ち破ることを目指しています。これまで数百万ドルの費用と数ヶ月の開発期間を要したヘッジファンド級の戦略を、はるかに低コストかつ迅速に誰もが利用できるようにすることで、真の金融包摂を実現します。

オリジナルのAMAの質問と議論:

製品の紹介と主な焦点

サム（カンブリアンネットワーク）
私は米国国立研究所で暗号学のキャリアをスタートし、主に暗号ハードウェアのリバースエンジニアリングに携わりました。その後、カリフォルニア大学サンタバーバラ校で強化学習の博士号を取得しました。その後、最初の会社であるSemiotic Labsを設立し、The Graph Protocolの中核開発チームとして、AI、検証可能性、そしてThe Graphの決済システムに注力しました。
その間、エージェント関連の多くの取り組みを行ってきました。例えば、2022年には、The Graph内で動的価格設定を行うための強化学習エージェントを初めてリリースしました。2023年には、自然言語SQLを使用してリアルタイムデータと履歴データを照会できる、初めて公開されたブロックチェーンデータ端末をリリースしました。これらの経験と、AIが即時かつ大きな影響を与えるという確信、そして暗号通貨が世界経済においてますます重要になるという確信に基づき、2024年までにSemioticからCambrianをインキュベートすることを決定しました。Cambrianは、オンチェーンおよびオフチェーンの金融情報の提供に注力しており、この情報をエージェントに提供することが、私たちの足掛かりとなる市場です。

ネオ（アルマナック）
私はこの分野に9年間携わっています。Almanakを設立する前は、DeFi、トレーディング、暗号資産運用を専門とするデータサイエンスおよびコンサルティング会社を経営していたので、この分野の仕組みには非常に精通しています。
Almanakについてですが、私たちは4年間この市場に参入しています。私たちは自らをバイブコーディング会社と呼んでいますが、DeFiのカーソルとでも思っていただければいいでしょう。基本的に、私たちはAIエージェントを用いて複雑な取引・資産運用戦略を発見・構築しています。これらの戦略は完全に検証可能で決定論的なコードです。ヘッジファンドが取引に用いる戦略と同じだと考えていただければいいでしょう。

レンチ（ギザ）
私はプロダクトとマーケティングのバックグラウンドを持っています。Gizaを設立する前は、ジョンソン・エンド・ジョンソンで5年間プロダクトリーダーを務め、様々な金融ユースケースに対応したスマートコントラクトシステムを構築してきました。幸運なことに、機械学習とデータサイエンスのバックグラウンドを持つチームに所属しており、機械学習とAIの金融分野での経験を持つメンバーの視点から、このプロジェクトに取り組んでいます。
私たちは2022年からGizaの構築に取り組んできました。Gizaは、自動金融のためのエージェントアプリケーション、つまりユーザーや金融機関に代わって運用オーバーヘッドなしで複雑な金融戦略を実行できる自律システムを構築します。私はこれを、私たちなりの「銀行口座を持たない人々への銀行サービス」と呼んでいます。金融排除とは、単にインフレし続ける法定通貨を安全に保管できる場所があるというだけの問題ではなく、機会を閉ざされているという問題でもあると私たちは考えています。変化する市場に適応し、これらの巨大な機会を活用し、必要に応じてリスクを軽減できるでしょうか？これらが、私たちが答えを探している問いです。Gizaにおける私たちの仕事は、これらすべての機能を民主化することです。

コリン（マキナ）
私はMakinaのプロダクト担当です。チームに加わってから約4ヶ月になります。暗号資産分野には10年以上携わっています。元々は伝統的な金融業界でのキャリアですが、2016年頃にDeFiに携わり、それ以来プロダクト開発に携わっています。
Makinaでは、「DeFiエグゼキューション」と呼ばれるものを制度化することに注力しています。戦略や金庫の枠にとらわれず、あらゆるDeFiプロトコルやEVMとのやり取りを安全かつ確実に行う方法の構築に注力しています。これは、従来の人間による操作であれ、より受動的または自動化された戦略であれ、AI主導のエージェントアプローチで構築された戦略であれ、戦略を実行しようとするすべての人にとって極めて重要です。
私たちはこれを複数の角度から検討しています。まず、「オペレーター」と呼ばれる役割に焦点を当てています。これは、他のプロトコルで見られる「キュレーター」に似ています。オペレーターは、トランザクションを安全に実行しながら、何ができて何ができないかをコントロールします。さらに、私たち自身もユーザーエクスペリエンスの向上のためにAIを積極的に活用しています。例えば、より優れたレコメンデーションの提供、ユーザーの行動をより深く理解すること、そして新しいプロトコルを統合するための様々な方法を研究することで、人間、エージェント、あるいは他の種類のアルゴリズムが金庫を運用する場合でも、迅速に開始し、安全に最大限の価値を生み出せるようにしています。

現在のプロジェクトを始めたきっかけは何ですか？AIが貴社の製品に価値をもたらすと考える理由と、その主な価値提案は何ですか？

サム（カンブリアンネットワーク）：
私は2019年12月に博士号を取得しました。強化学習は現在非常に注目されていますが、2019年は強化学習にとって弱気相場でした。これが、会社を設立した当初に完全準同型暗号化に注力した理由の1つです。
しかし、2022年にGPTがリリースされたとき、私も皆と同じように最初は衝撃を受けました。実際、バブルの始まりだと思っていました。そして、今でも多くの人がバブルだと考えていることは知っています。しかし、GPTリリースから1年後の2023年には、継続的な進歩を目の当たりにし、新たな革命の始まりにいるという強い確信を持つようになりました。この確信は今も変わりません。前回の革命はインターネット革命でした。その前にはシリコンバレー革命、さらにその前には産業革命、と続いてきました。
私たちは今、決して消えることのない新たな革命の初期段階にあります。ここにいらっしゃる皆様には、ぜひ備えをお願いいたします。AIの能力は、近い将来、毎年倍増していくでしょう。これは私たちの生活のあらゆる側面、あらゆるものに影響を与えるでしょう。そして、それは既に始まっています。
この信念に加え、私はDeFiにも関わっています。2021年に、以前勤めていた会社からOdos.xyzを設立し、スピンアウトしました。これは分散型取引所アグリゲーターです。そのため、私は金融アプリケーション、そして暗号資産がもたらす金融の自由とリテラシーに深い信念を持っています。
冒頭で述べたパイロットプロジェクトや実験を通して私が最も困難だと感じたことの一つは、オンチェーンで何が起こっているかに関するデータや情報、そしてオンチェーンとオフチェーンの両方における金融意思決定に不可欠なその他の関連情報へのアクセスがいかに困難であるかということでした。そして、これは金融意思決定にとって極めて重要です。だからこそ私たちはCambrianに注目したのです。エージェントベース金融や自律型金融のあらゆるプロジェクトには、エージェントに供給する信頼性が高く、高速で、包括的かつ検証可能な情報が必要だと考えています。これはこれらのプロジェクトの成功に不可欠であるため、私たちは金融インテリジェンスに焦点を当てることにしました。

ネオ（アルマナック）
私たちは自らを「DeFiのためのAI」と呼んでいます。Almanakの発想の源は、AIを活用して取引と資産運用戦略を最適化する企業です。大手資産運用会社やアロケーターと連携し、多額の資金へのアクセスを実現しています。Almanakは設立から4年になります。
3年前、ChatGPTブームが始まったとき、私たちはこれが本当に大きな波になると確信していました。そこで、大口顧客に「AIにお金を預ける理由は何ですか？」と尋ねました。彼らは特に多額の資金を保有していたのですが、例えば100ドルを超える金額を預けることは決してない、と答えました。AIによる操作、間接的なプロンプトインジェクション、そしてあらゆる種類の「未知の未知」を深く恐れていたのです。簡単に言えば、資金が失われた場合に訴訟を起こせる相手が欲しかったのです。
ですから、数十億ドル規模の資産を管理するこれらの機関と話をするとき、私たちは自問します。「では、AIは何に最も長けているのか？」今日のAIはコーディングに最も長けています。平均的な人間の何百倍も速くコーディングできます。AIは推論にも非常に優れており、人間の何兆倍も速く情報を処理できます。
私たちはこれら2つの特性をAlmanakに適用しました。「Agentic Swarm」（エージェントの集団）と呼ばれるエージェントのチームを構築し、その目的関数は、高性能な戦略を策定し、市場機会を特定し、市場の動向に対応し、既存の戦略を最適化し、そしてこれらすべての情報をユーザーに報告することです。
私たちのエコシステムでは、AIがユーザーと連携し、戦略、最適化、そして最終的にはコードのアイデアを提供します。しかし、何か問題が発生した場合は、ヘッジファンドが頼りにするのはあなたです。私たちが開発した手法は、複雑な金融戦略の開発にかかる時間を数ヶ月から数分に短縮するものです。さらに、戦略の複雑さにもよりますが、数百万ドルかかっていた開発コストを数ドル、あるいは10ドル未満にまで削減しました。
一度戦略が作成されれば、それは他のヘッジファンド戦略と全く同じです。決定論的で検証可能であり、バックテスト、シミュレーション、そして運用まで実行できるため、何が起こるかを把握できます。AIはお客様の資金には一切触れません。戦略の作成と発見のプロセスを強化するだけで、資金には一切触れません。これまでのところ、このアプローチは効果的です。大規模なアロケーターからの信頼も得られており、現在の総保有資産額（TVL）は1億6,000万ドルです。
もう1つ非常に重要なのは、決定論的なPython戦略を作成したら、それをVaultにラップできることです。これらのVaultは完全にコンポーザブルで、PendleやCurveなどに配置できます。これも非常にクールです。私たちは「トークン化されたAI Vault」という新しい資産クラスを作成したと考えています。繰り返しますが、AIは資金に一切触れないため、大規模な資産配分を行う投資家は安心してここに資金を預けることができます。彼らは誰に預けるべきかを知っており、Vaultオペレーターであるあなたに預けるでしょう。そしてあなたは、Almanakを100倍速くコーディングし、10億倍速く学習するためのツールとして使うだけです。
また、サムが述べたように、私たちは金融エージェントの構築に注力しています。私たちのエージェントは定量的な推論に最適化されており、業界の他のクオンツと同等、あるいはそれ以上に賢くなっています。しかし、私たちのインスピレーションは、主に大規模な資産運用者との緊密な連携から生まれており、彼らのニーズを実務レベルで満たそうとするものではありません。私たちは彼らに「さて、皆さん、何が必要ですか？どこにお金を投資しますか？」と尋ねるだけで、それに基づいて構築していくのです。

レンチ（ギザ）
先ほども申し上げましたが、Gizaを設立する以前、私とパートナーは様々な金融ユースケースを対象にスマートコントラクトシステムを構築してきました。一つ確かなことは、これらの自動実行型コントラクトはオープンファイナンスの可能性を解き放つ一方で、現状のイノベーションのペースでは従来の金融との競争力を維持するには遅すぎると率直に感じていたことです。これが、複雑なオフチェーン計算をオンチェーン化し、分散型システムの機能と、分散型金融の世界とのやり取りにおけるユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させる方法を模索する原動力となりました。
私たちは2022年から検証可能なAIに深く関わってきました。AIが流行る前から、特に金融分野におけるその重要性を人々に説明してきました。分散型金融（DIF）における機械学習のホットスポットと金融分野のユースケースを、あらゆる可能性を探ってきました。
私たちにとって、AIの価値は2つあります。1つは、汎用的な意図処理です。これは、技術的な入力や自律的で専門的なアクションを必要とせずに、ユーザーが経済的に何を達成したいのかを理解する鍵となります。もう1つは、複雑な適応型戦略をオンチェーン上で正確に、オーバーヘッドなしで実行することです。この2つ目の要素は、完全に解釈可能、検証可能、そしてカスタマイズ可能な、小規模で自社開発された機械学習モデルと、再利用された従来の金融アルゴリズムに重点を置いています。

コリン（マキナ）
マキナの物語はDialecticから始まります。Dialecticは私たちのデザインパートナーでした。現在は独立していますが、彼らは独自のファンドを立ち上げる際に、あることに気づきました。ご存知ない方のために説明すると、Dialecticはこの分野で非常に積極的な投資家であり、2021年以降、オンチェーン利回り戦略において最も初期かつ先進的なプレーヤーの一つです。彼らは長年かけて構築したシステムを通じて、様々なものを管理しています。
彼らがすぐに気づいたのは、この分野で競争し、利益を上げ、優れたパフォーマンスを上げ、より多くの預金者とリミテッド・パートナー（LP）をこれらのファンドに引き付けるためには、リスク調整ベースで他の戦略を上回るパフォーマンスを出す必要があるということでした。これを実現するために、彼らはスクリプトを活用した様々なツールを開発しました。彼らが使用した技術の一つが、彼らが積極的に貢献したOilerというオープンソース・プロジェクトでした。彼らは、開発したツールの多くが、オープンなインフラストラクチャとしての方がより効果的に機能することに気づきました。これが、Makinaの物語の始まりです。
実質的には市場に投入し、彼らと提携し、現在ではこの分野の他の事業者にも展開しています。私たちは、より自動化へと向かう開発の将来的な方向性をサポートしたいと考えています。この自動化は、ブロックチェーン内で何が起こっているか、マクロ環境で何が起こっているか、つまり情報の入手元に大きく依存します。そして、その情報を処理する最良の方法は、ここにいる皆様から伺った通りです。
私たちはまず、DeFiと金融インフラの問題の観点からこれにアプローチし、次に最善の実行、最善の意思決定、最善のデータ分析を適用できる場所を検討しましたが、それは明らかに自律エージェントでした。
先ほどNeoからお話を伺ったように（ちなみに、NeoはAIに資金を委ねることに対する人々の懸念について素晴らしいオープニングでした）、私たちは少し異なるアプローチをとっていることを認識しています。しかし、これらの技術がますます進歩し、人々が理解を深めるにつれて、資産運用業界で発生する主要なコスト問題のいくつかに対処しながら、私たちのサービスを補完・拡大できると確信しています。ですから、私たちはDeFi、イーサリアム、そしてこれらの業界におけるAIの進歩を強く信じています。

あなたの現在の主な顧客は誰ですか？彼らの悩みは何ですか？

ネオ（アルマナック）：
Almanakでは、私たちの製品は2つの問題を解決する必要がありました。複雑な戦略と金庫をどのように提供できるかを考える必要がありました。そこで、Stake DAO、MEV Capital、Block Analitica、Gauntletなど、Morphoのすべてのキュレーターや様々なDAOと協力しました。DAOに関しては、DeFi Llamaの上位20のDAOのほとんどと話をしています。なぜ彼らが私たちの製品を使うのでしょうか？それは、彼らが基本的に、資産を活用する金庫を作るからです。
最大規模の資産運用会社の一つであるEthenaを例に挙げましょう。あらゆるDeFiプロトコルの中で、継続的に最適化を行い、最高のUSDe利回りを目指すUSDe金庫を所有できると想像してみてください。私たちは今、まさにこのEthenaと話をしています。
多くの新規プロジェクトとも協議を進めています。ご存知か分かりませんが、高FDVトークンエコノミクスに関する苦情が数多く寄せられています。そこで、Almanakでは、プロジェクトがAIを活用して独自の流動性供給や取引戦略を立ち上げられるようにしています。ユーザーは、当社のアルゴリズムを使って市場や取引コンテストを立ち上げることができます。
最後に、重要なのは平均的なユーザーです。彼らは資金の源泉です。先ほど、Vaultの供給側について説明しました。資金の供給側はユーザーです。これらのVaultが展開されると、誰でも資金を預け入れ、その恩恵を受けることができます。その見返りとして、Vault管理者と利益の一部を分配します。これらのVaultは完全にパーミッションレスなので、誰でも展開できます。しかし、誰がVaultを管理し、最初の顧客は誰になるのかについて、少しお話ししたいと思います。
そして、資産運用会社やヘッジファンドも存在します。数十億ドル規模の資金を運用する中央集権型金融機関（CeFi）の担当者は、運用システムの自動化を単純に望んでいます。クオンツアナリスト（定量分析）は非常に高額で、見つけるのが困難です。彼らはこれらすべてを当社のエージェントにアウトソーシングし、複雑な取引戦略を迅速に展開することで、1週間、あるいは数日でヘッジファンドへと成長することができます。
ここで重要な点を一つお伝えしたいと思います。ユーザーは、VEXコントラクトに非常によく似たコントラクトでトークンをステークできるようになります。つまり、お気に入りのVaultやDAOに投票したり、資産をステークしてVaultに預け入れることで報酬を増やしたりすることが可能になります。私たちの製品は非常に複雑です。Vaultの供給側は専門ユーザーが担当しますが、資金の供給は誰にでも開かれています。

サム（カンブリアンネットワーク）：
コリンは先ほど、利回りを生み出す金庫と貸付プロトコルへの資本配分について言及しました。私たちは、これらの利回りがどこで生み出されるかを測定することに重点を置いています。コリンが言及したような戦略を最適化するには、様々なチェーン、そしてそれらのチェーン内の様々なプロトコルで生み出された過去のリターンを理解する必要があります。そのためには、複雑なデータプラミング、EVMチェーンと非EVMチェーンを含むオンチェーン活動の追跡、そしてそれらのチェーン内のプロトコルの追跡が必要です。
ビルダーは、戦略を調整するための履歴情報と、戦略を実行するためのリアルタイム情報の両方を必要とします。こうした情報をすべて追跡することが、私たちの専門分野の一つです。RPCプロバイダーはリアルタイムの生の情報を提供するため、RPCプロバイダーから出力される情報は必ずしも明確で簡潔ではありません。私たちは、こうした履歴データをすべてデコードし、プロトコルに関する理解に基づいて情報をデコードし、例えば、どのようなリターンが生み出されているかを追跡します。
現在、クローズドベータ版でCoinbase開発者プラットフォームと連携しています。Olasと連携し、Olasヘッジファンドクラスターの一員として、オンチェーンとオフチェーンの履歴データとリアルタイムデータをOlas内のエージェントに提供しています。
私たちは他のプロジェクトとも連携しています。例えば、Truflationとは緊密に連携し、感情分析やウォレットアクティビティを提供しています。さらに興味深いプロジェクトとして、AskPireがあります。彼らはトークン化されたプロジェクトに関連する数万ものGitHubリポジトリを追跡しています。私たちは過去の貢献度や貢献者の質を追跡し、AskPireは私たちのデータを用いてカスタマイズされた取引戦略を構築し、プロジェクトの活動と将来のトークン価格の相関関係を分析できるようにしています。ですから、私たちがどのような情報を提供しているか、ご理解いただけたかと思います。これらはすべて、エージェンシーファイナンスプロジェクトに共通するニーズに基づいています。

レンチ（ギザ）:
少し前提として、Gizaでは漸進的な改善にはあまり興味がありません。DeFiは長年、漸進的な改善のサイクルに陥っているように思います。私たちが目指すのは、金融におけるユーザーエクスペリエンス（UX）の完全なパラダイムシフトです。Web3だけでなく、金融全体においてです。金融を製品中心のアプローチからユーザー中心のアプローチへと転換させたいのです。この点について、私たちは確固たる信念を持っています。パーソナライズされた金融こそが、未来への道なのです。
私たちのビジョンは、新たなDeFiプロトコルを作ることではありません。決してそうではありません。むしろ、お客様の財務状況を把握し、洞察を提供し、財務目標の達成を支援する、24時間365日対応のパートナーを作ることです。これこそが、私たちが追い求める北極星です。堅牢なインフラストラクチャと、カスタマイズされパーソナライズされた金融というこの北極星により、Gizaのエージェントは個人ユーザーと機関ユーザーの両方にサービスを提供できるようになりました。
現在、私たちが提携する金融機関は、保管要件からリスクフレームワーク、流動性規制に至るまで、より厳格かつ複雑なニーズを抱えています。Gizaは、既成の製品ではなく、個々のニーズに合わせた代理店戦略を通じてこれらのニーズに応えるために設立されました。これには、分離されたインフラストラクチャ、リアルタイム監視、監査証跡を備えたカスタムエージェントの設計、そしてファンド、フィンテックパートナー、そして多くのプロアクティブな要件を持つネオバンク向けのホワイトラベル実装の提供が含まれます。
個人ユーザーにとって、この分野にはまだ探求の余地があると考えています。この分野では、これまでと同じレベルの高度な機能を提供しつつ、複雑さを増すことなく提供できます。個人ユーザー、つまり「銀行口座を持たない人々への銀行サービス」には、ポリシーレイヤーを完全に抽象化した、根本的に簡素化されたインターフェースを通じて、分散型金融（DIF）とのやり取りを可能にします。私たちはユーザーに代わって金融に関する意思決定の責任を負い、意思決定プロセスを自動化します。これがGizaの最も際立った差別化要因の一つであり、私たちはこの途方もない課題に取り組む勇気、専門知識、そして才能を備えています。
私たちは、個人投資家と機関投資家の両市場セグメントにおける独自の要件を探求しています。簡単に言えば、個人投資家は徹底的な抽象化とアクセス性を求めており、機関投資家はより高いレベルのセキュリティ、モニタリング、そしてレポーティングを求めています。私たちは、どちらの要件にも対応できる体制を整えています。
Gizaは、ステーブルコイン市場という重要な資産基盤を構築してきました。この市場がすぐに消滅することはないでしょう。時価総額は3,000億ドルに達し、流通しているステーブルコインはすべて、Gizaエージェントによって自律的に最適化できる潜在的な資本を表しています。だからこそ、私たちはこの分野向けの最初のエージェントを構築し、そのリーチと機能を拡大し続けていきます。もちろん、これにより、国債、DAO、機関投資家など、DeFiが抽象化されているあらゆる場所、つまり「ステーブルコインへの投資方法は？」と尋ねられるあらゆる場所にサービスを提供できるようになります。Gizaはそこにあります。

コリン（マキナ）：
レンチ氏は先ほど、金融における漸進的な変化の先へ進む必要性について、非常に興味深い発言をされました。私たち全員がこの技術に飛び込んでいるのは、従来の金融システムが現状、人々にとって機能していないことを認識しているからだと思います。これは、イーサリアムに関わるすべての人にとって、指針の一つとなるでしょう。
マキナが目指すのは、あらゆる活動の基盤に安全性とセキュリティを組み込み、拡張性を確保することです。このインフラを提供することで、大規模な機関投資家から小規模な個人投資家まで、すべてのお客様にとって最良の結果を実現できると確信しています。
私たちは、ネオ氏が述べたのと非常によく似た世界観を持っています。投資ニーズを持つ主体と、そのニーズを満たしたい主体が存在します。私たちは、財務成果を最も効果的に運用する人々が、安全に運用するためのツールを利用できるよう取り組んでいます。これは今後成長していく分野だと確信しています。
伝統的な金融市場を見てみると、現在、世界の運用資産は約150兆ドルに達しています。興味深いことに、このうち約60～70%がアクティブ運用されており、その割合は減少傾向にあります。これは主に、ETFを必ずしもアウトパフォームするわけではないにもかかわらず、人々が支払う手数料が高いことが原因です。また、暗号資産の世界でもETFの話題はよく聞かれます。ETFは非常に革新的で、その低コストは伝統的な金融業界の多くの人々の考え方を変えました。
イーサリアム、EVM、AIといった技術によるセキュリティと自動化の進歩に伴い、これらのコストは削減され、より優れた戦略を通じて、より費用対効果の高い方法で大きなリターンを達成できるようになると確信しています。これは私たちにとって、世界規模で真に重要なことです。ウォール街やロンドン・シティといった特定の組織のためにより良い成果を上げることだけが目的ではありません。経済的な成果を求めるすべての人が、それを達成できるようにすることです。
さらに、私たちはこれをDeFiプロトコルに直接組み込むべきだと確信しています。管理者がこれらの生産資産を担保に交換したり、DeFiエコシステム内で様々な形で利用したりできるツールを構築すべきです。これこそがDeFi経済を真に成長させる方法です。これはステーブルコインになる可能性もありますが、それをはるかに超えて、人々が将来の負債と既存の資産をマッチングさせ、世代を超えて受け継ぐことを可能にする可能性もあります。これは、人々が富を通じて繁栄を達成する方法を根本的に変えると確信しています。繰り返しますが、私たちはこれを実現するためにAIとイーサリアムを大いに支持しています。

御社のテクノロジースタックにおいて、AI機能への依存度が高い部分と低い部分はそれぞれどのような点ですか？また、その理由は何でしょうか？さらに、AIを活用した金融システムの構築においては、リスク管理とリスクコントロールが極めて重要です。AIセキュリティを検討する際、リスク管理やリスクコントロールはワークフローにどのように組み込んでいますか？

レイ（OKXベンチャーズ）：
DeFiエージェントについて議論するとき、多くのユーザー、特に個人投資家は依然としてその概念を誤解しているようです。「AIエージェントを使えば、財務上の意思決定、資金管理、アルファの追求を100%任せられる」と考えているかもしれませんが、実際にはそうではありません。私たちは、クライアントがAIの能力をある程度活用し、最終的には業務効率や意思決定の質を向上させる金融システムを構築できるよう支援したいと考えています。しかし、多額の資本を投資する前に、信頼できる金融システムを構築する必要があるため、信頼性が高く、決定論的で、検証可能なワークフローを構築する必要があります。そのため、システムにおける潜在的なリスク要因をどのように考慮しているのか、いくつかお伺いしたいと思いました。

レンチ（ギザ）:
はい、まさにその通りです。これは非常に重要だと思います。ユーザーや機関に代わって金融上の意思決定を行うエージェントのパイオニアとして、ここ数ヶ月、私たちが克服しなければならなかった最大の課題の一つは、皆さんが提起された正当な疑問について、一般の方々に理解を深めてもらうことでした。「エージェントは私のお金を持って逃げてしまうのでしょうか？」「AIが私たちのお金で何をしているのか説明できるでしょうか？」「その確実性はどの程度なのでしょうか？」「幻覚を見ているのでしょうか？」といった疑問です。人々に理解してもらうために、私たちはこうしたあらゆることを乗り越えなければなりませんでした。なぜなら、これは全く新しいツールだからです。Gizaの場合、これは人々が慣れ親しんだ預金庫ではなく、全く新しいものです。各ユーザーには、それぞれのために働く専属エージェントが付きます。ご質問の中で、「AI」とは何かを区別、あるいは定義することが重要です。
あなたが提起する疑問のほとんどは、LLMの理解から生じています。私たちにとって、LLMはユーザーの共通のニーズを解析し、それを好みへとパラメータ化する点で非常に優れています。つまり、「ステーブルコインで安全にお金を稼ぎたい」から「米国のインフレ率を5%上回りたい」、あるいは「ETHに中程度のリスクを負いたい」といった、人間レベルの曖昧な入力を、構造化された金融パラメータへと変換するのです。
しかし、AIの一般的に理解されている側面、つまりLLMは、私たちにとってはそこで終わります。意図がパラメータ化されると、実行はアルゴリズムロジックと最適化機能に基づいて構築された専用エージェントに移行します。これらのエージェントは決定論的、検証可能、監査可能であり、市場やプロトコルに応じて継続的に自己調整できます。つまり、この2つを組み合わせることで、AIの高度なカスタマイズ性と、金融市場で優れたパフォーマンスを発揮する専用エージェントの専門的、堅牢、安全、かつポリシーに基づいた実行が実現します。

ネオ（アルマナック）：
AI がどのようにして決定論的かつ検証可能になるのかはよく分かりませんが、重要なのは、私たちが AI をどのように使用し、セキュリティの問題にどのように対処しているかということです。
繰り返しになりますが、私たちはあらゆる面で非常に実用的です。車輪の再発明はしたくありません。市場で実績があり、需要のあるものをそのまま採用するだけです。特にAIを活用することで、100倍高速で、決定論的かつ検証可能なコードを生成します。ヘッジファンドマネージャー、クオンツアナリスト、開発者に、私たちが生成するコードについて知っているか尋ねれば、きっと答えてくれるでしょう。リミテッドパートナー（LP）や銀行から「コードを見せてもらえますか？」と電話がかかってきたら、彼らはコードを見せることができます。もしお金が盗まれたとしても、コードにバグなどの欠陥があるため、誰がどのように盗んだのかを特定できます。これは非常に重要です。セキュリティは他のヘッジファンドや銀行と同等に堅牢です。
実行とアイデア創出に関しては、他の皆様とほぼ同様の方法でエージェントを活用しています。基本的には市場のスクリーニング、アルファの探索、最適解の発見、最適な取引の発見、戦略のシミュレーション、バックテスト、そしてスリッページ回避のためのシミュレーション取引です。つまり、AIはあなたと一緒にアイデアを提案しますが、最終的な決定権はあなたにあります。AIが提示した戦略を実行するかどうか、コードを更新するかどうかは、あなた自身が決めます。コードは完全に検証可能で決定論的です。繰り返しになりますが、私たちは実績のある手法を採用し、コーディングに関しては100倍、推論に関しては10億倍高速化しました。
ブロックチェーンのインフラ層に関しては、車輪の再発明は避け、現状の仕組みをそのまま採用するだけです。全てを完全にコンポーザブルにしたいので、コンポーザブルボールトを採用しています。セキュリティは透明な権限設定によって実現されます。各ボールトには透明な権限が設定されているため、ボールトが何にアクセスできるかをオンチェーンで確認できます。ボールト管理者やキュレーターが権限を変更するたびに、その変更は可視化され、透明性が確保されます。これはまさにヘッジファンドが行っていることです。
また、エージェント向けに構造化されたワークフローも構築しました。これは非常に地味な作業ですが、これまでで最も技術的に要求が厳しく、困難な作業の一つです。現在18のエージェントがあり、全員がそのうち7つを使えるようになっています。これらのエージェントはクオンツアナリストのようなものですが、従来のヘッジファンドと同様のインフラ上で動作します。従来のヘッジファンドが持つ、戦略の作成、バックテスト、シミュレーション、最適化のためのインフラを借用していますが、人間ではなくAI向けに構築しました。そのため、作成プロセス自体も他のヘッジファンドと同様に厳密です。
基本的に、AIは資金の損失につながるような重大な分野以外では使用していません。これにより、お客様は安心して資金を預けていただけます。また、ファンドや資産運用会社からこのツールの利用を希望する声が多数寄せられています。当社のセキュリティは、ブロックチェーン自体と同等の安全性を備えていると自負しています。

コリン（マキナ）：
これらの友人たちから非常に興味深い話をたくさん聞きました。AI の決定論についてはおそらく議論できないと思うので、それは皆さんにお任せします。
繰り返しになりますが、私たちは財務的な観点からこの課題に取り組んでいます。AIの活用分野についての最初のご質問にお答えするにあたり、現在私たちがAIをどのように活用しているかを強調したいと思います。私はこれらのAIエージェントの内部構造の専門家ではありませんが、私たちはそうした専門家の方々のためにツールを提供することに尽力しています。私たちは進化を目の当たりにしています。ここにいらっしゃる方で、AIを何らかの形で実際に活用したことがある方は、非常に短期間で驚異的な進歩を目の当たりにしてきたでしょう。そして、この進歩は今後も続くでしょう。
現在、AIに最も依存しているのは自動化の活用です。もちろん、レンス氏とネオ氏からお話いただいたように、これにはガードレールが必要です。マキナの非常に興味深い点は、こうしたガードレールをクロスチェーン取引にも導入している点です。L2はイーサリアムの重要なコンポーネントであり、EVMの代替であるL1も同様です。チェーン間で資産を移転する際にも、同じ管理体制を維持しています。つまり、新たな投資分野を開拓し、多くの情報を吸収できるということです。サム氏は、自社が提供する優れた情報源についていくつか言及しました。ソーシャルメディアで何が起こっているか（つまり、今や私たちは皆Twitterを使っているわけですが）把握できることは非常に重要です。
今週、意識的であろうと無意識であろうと、モナドについて考えた人は多いでしょう。モナドには様々な可能性が秘められており、早期参入することで、一部の人が他者を上回るパフォーマンスを発揮できる可能性があります。しかし、コントロールなしにそうすべきではありません。まさにそれが私たちが導入しようとしているものです。AIは、いつどこに資金を投入するかを決定する上で重要な役割を果たすと考えていますが、コントロールなしには実現しません。

現時点では、これらの管理には依然として牽制と均衡が必要だと確信しています。金庫内には「リスクマネージャー」という役割があります。これは実際には、ホワイトリストに基づいて、オペレーター（エージェントであれ他の人であれ）がアクセスできる範囲を決定できることを意味します。この情報は暗号化され、当社のマシンまたは金庫内で有効化されているすべてのブロックチェーンに保存されます。つまり、オペレーターが決定を下す際、そのタイミング、方向、規模など、これらすべてをオペレーターがさまざまな方法で決定できるのです。しかし、アクセス制限にはより慎重な検討が必要であり、その管理体制を維持する必要があります。リスクマネージャーには、AIツールを使用して迅速に反復処理を行い、いわゆるブループリントやスクリプトを作成できるようにしていますが、最終的な決定は依然として人間が行います。
一方、ユーザーの視点から見ると、預金者がどのような推奨事項を望んでいるかをより深く理解するために、多くの実験を行っています。これは特定の決定を実行することではなく、ユーザーが何を達成しようとしているのかを理解し、利用可能な情報との整合性を図るためのものです。先ほども述べたように、私は伝統的な金融業界で働いてきた経験があり、情報へのアクセスがいかに難しいかを真に理解している人は誰でも知っています。私たちは、人々が必要な情報を入手し、自身の直感と目標に基づいて、自分のパフォーマンスをより深く理解できるように支援したいと考えています。AIはそのため非常に優れたツールだと考えています。しかし、完璧ではありません。LLMボットを介して実行されるFAQで実験を行ってきました。チームとしては、まだ調整とデータ入力が必要だと認識しています。しかし、ユーザーの皆様からは大変好評をいただいており、これにより、ユーザーインターフェースとフロントエンドエクスペリエンスを微調整し、ユーザーの皆様により優れたサービスを提供できるようになりました。これにより、18ページにも及ぶFAQを読まなくても、非常に効率的に、必要な情報を正確に理解していただけるようになっています。
もう一つ強調したいのは、スマートコントラクトの作成にAIは使っていないということです。私たちには一流のSolidity開発者がいます。監査機関と協力して、基盤となるすべてのものの安全性を確保するための作業に注力しています。現時点では、これらすべてを経験豊富な人間が行うべきだと考えています。そして、経験豊富な人間がチームに加わっていることを大変嬉しく思っています。

サム（カンブリアンネットワーク）：
まず、エージェントについて私がどう考えているか、簡単に説明したいと思います。知能はスペクトル上に存在していると私は考えています。現在運用されているエージェントは、アルゴリズムエージェントに分類できます。これらのエージェントの意思決定戦略は決定論的であり、数学的であり、最適化を用いて、作成者の意図通りに動作します。
スペクトルの対極にはAIエージェントがあります。現在最も先進的なAIはLLMです。LLMは創造性があり、様々な状況に適応できます。しかし、現在のAIエージェントが直面する問題は、非決定性であるということです。GPTに同じプロンプトを与えても、実行するたびに異なる答えが返ってくることがあります。非決定性に加えて、LLMはしばしば間違いを犯し、幻覚を起こすこともあります。
AIエージェントの将来性は、アルゴリズムエージェントをはるかに凌駕する適応性にあります。LLMの決定論的問題はいずれ解決されるだろうと私は確信しています。例えば、Google BrainからスピンアウトしたSakana AIという企業は、LLMが毎回同じコンテンツを生成することにおいて大きな進歩を示した結果を最近発表しました。EigenLayerも同様の研究を発表するでしょう。精度と幻覚の改善という点では、あらゆる非自明なタスクにおけるエラー率は毎年半減していくと想定できます。
まとめると、レンチ氏が述べたように、LLMは現在、意図を捉え、それをアルゴリズムエージェントに入力して確実に実行できるパラメータに変換することに非常に優れています。AIのもう一方の端では、LLMのパフォーマンスは毎年倍増し、私たちの金融上の意思決定において積極的な意思決定者となることが予想されます。
さて、Cambrianの取り組みについて具体的に言えば、データについて非常に懸念しています。データ面では、すべての入力が正しいことを確認するために暗号化技術を用いており、正確性を確保しています。ブロックチェーンデータを取得しようとすると、多くの場合、間違っていることに気付くでしょう。暗号化技術は、その正確性を保証するための解決策です。この生データはデータベースに入力され、返品などの追跡を開始する際には、返品追跡アルゴリズムが、追跡対象のすべてのプロトコルのスマートコントラクトの記述方法と一致していることを確認する必要があります。そのため、多くのスポットチェックと、他のソースを用いた広範なテストを行う必要があります。

OKXベンチャーズのDeFi自律エージェントに関する論文

レイ（OKXベンチャーズ）：

弊社の以前の調査によると、DeFiエージェント市場は2024年後半に概念的な熱狂から現実への重要な転換期を迎えました。「GPTラッパー/チャットボット」モデルを中心とした最初の波は、ユーザーが自然言語のみを使用して複雑なDeFi操作を容易に操作できると約束しました。しかし、この一見有望に見えたビジョンは、実際にはすぐに根本的な欠陥を露呈しました。

これらの初期の「DeFAI端末」は、実際の適用において、一般的に3つの大きな困難に直面しました。第1に、LLMは金融シナリオにおいて高度に複雑で個別化されたユーザーの意図を正確に特定するのに苦労しました。第2に、業界には漠然とした意図を正確なオンチェーン操作に安定的に変換するための支援ツールが不足していました。最後に、たとえユーザーが強力なツールを持っていたとしても、ユーザー自身がどのような指示を出せばいいのかわからない「意思決定麻痺」に陥ることがよくありました。

しかし、これらの問題の根底にある共通点は、第一世代のエージェントが、意図の理解からトランザクションの実行までのプロセス全体を制御するために、非決定論的な LLM に完全に依存しようとしたことにあります。

この根本的なパラダイムの欠陥は、市場の急速な再編につながりました。極めて低い実際のコンバージョン率と劣悪なユーザーエクスペリエンスに直面し、大半のプロジェクトは消滅しました。生き残った企業は、その進路において明確な差別化を示しました。

いくつかのプロジェクトでは、UI レベルで段階的な改善を行い、プロンプトワードエンジニアリングを最適化しようとしましたが、これでは根本的な問題は解決されませんでした。

もう一方の、真に市場をリードするプロジェクトは、より根本的な変革を選択しました。AIにすべてを直接理解させることを強制するのではなく、特定のシナリオに焦点を当て、事前に構築されたワークフローを通じてユーザーに明確な価値を提供する「自律エージェント」へと移行しています。

この新興の自律エージェントは、事前定義された実証済みのプロセスを通じて、DeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジンに真に高度な機能を構築することに注力しており、市場の焦点を後者へと明確にシフトさせ、自律エージェントの時代を到来させました。この変化の本質を理解するには、まず2つの実行パラダイムの根本的な違いを明確にする必要があります。

安全で信頼性が高く、スケーラブルなAI金融ソリューションは、LLMの直接実行モデルから脱却し、決定論を中心とした構造化されたワークフローへと移行する必要があると考えています。決定論とは、与えられた入力に対して、システムは常に全く同じ出力を生成するという要件です。これは、数式や従来のコンピュータコードのように、動作が予測可能、検証可能、そして再現可能であることを意味します。このワークフローは、以下の4つの基本原則に従う必要があります。

キュレーションされたデータソーシングと環境分離：エージェントは、オープンインターネットから単純にスクレイピングするのではなく、厳密に審査されフォーマットされたAPIコネクタを介して外部情報（市場状況やオンチェーンデータなど）にアクセスする必要があります。これにより、ソースでのデータ汚染によるセキュリティリスクを排除できます。
事前検証済みの戦略、アドホックな判断ではありません。AIが取引ロジックを即興で作成することはできません。各戦略はサンドボックス環境で開発され、運用前に厳密なバックテストとシミュレーションを実施する必要があります。実際の取引開始前に、その目標と動作の境界が明確に設定され、期待通りの動作が保証されます。
許可型実行とリスク境界：ポリシー実行の権限は厳格に制限する必要があります。スマートコントラクトは、権限と責任の明確な境界（例えば、ホワイトリストに登録されたプロトコルのみのやり取り、厳格な資金移動制限など）を確立し、最悪のシナリオにおいても潜在的な損失を管理可能な範囲内に抑える必要があります。
継続的なモニタリングとサーキットブレーカー：戦略が稼働開始後は、24時間365日稼働の自律型リスク管理システムによってリアルタイムでモニタリングされる必要があります。戦略の動きが予想と異なる場合、または市場が極端なボラティリティに見舞われた場合、システムは即座にサーキットブレーカーを発動し、ポジションの削減や戦略の停止といった介入措置を講じることで、最終的な安全弁として機能する必要があります。

第一世代の製品のパラダイム欠陥こそが、市場を急速に再編した要因です。劣悪なユーザーエクスペリエンスと極めて低いコンバージョン率に直面し、大多数のプロジェクトは消滅しました。残ったプロジェクトは、それぞれの進むべき道が明確に異なっていました。一部のプロジェクトはUIの漸進的な改善に注力し続けましたが、真に先導したのは、根本的な変革、つまり自律エージェントを選択したプロジェクトでした。この概念を誤解しないでください。これらの新興のエージェント製品は、もはやAIがすべてを理解して実行する必要はありません。代わりに、事前に構築され検証されたワークフローを通じて、特定のシナリオでユーザーに明確な価値を提供します。彼らの研究開発は、真に競争力のあるDeFiアダプターレイヤーとコグニティブエンジンの構築に重点を置いています。その結果、市場の焦点は明らかに後者に移り、自律エージェントの時代が到来しました。

結論： Crypto-X AIセクターを取り巻く懐疑的な見方が広がっているにもかかわらず、前述の原則を遵守し、LLM機能を適切に活用することで、この分野は特に機関投資家にとって魅力的な価値提案を提供できると確信しています。これには、強化された多次元情報分析機能（従来のアルゴリズムでは捉えるのが困難な複雑な因子相関の捕捉）、コード開発と展開の効率性の桁違いな向上、そしてさらに堅牢な自動実行機能が含まれます。したがって、私たちはこの分野の発展を長期にわたって継続的に監視し、私たちの基本原則に合致する初期段階のチームを探し出すことに尽力しています。